視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)如何帶來(lái)價(jià)值

在安防行業(yè)，涉及的數(shù)據(jù)信息類(lèi)型很多，以數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)類(lèi)型來(lái)看，包括了各類(lèi)非結(jié)構(gòu)化、結(jié)構(gòu)化以及半結(jié)構(gòu)化信息。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要指視頻錄像和圖片記錄，如監(jiān)控視頻錄像、報(bào)警錄像、摘要錄像……

今年，安防行業(yè)得到很到的發(fā)展，作為主力軍的監(jiān)控市場(chǎng)更是耀眼矚目。監(jiān)控應(yīng)用的范圍越來(lái)越大，勢(shì)必會(huì)長(zhǎng)大量的數(shù)據(jù)。與此相應(yīng)的我們的大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)帶到來(lái)，大數(shù)據(jù)技術(shù)如何用科學(xué)的方式處理數(shù)據(jù)，會(huì)帶來(lái)怎樣的價(jià)值？

大數(shù)據(jù)信息來(lái)源豐富

在安防行業(yè)，涉及的數(shù)據(jù)信息類(lèi)型很多，以數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)類(lèi)型來(lái)看，包括了各類(lèi)非結(jié)構(gòu)化、結(jié)構(gòu)化以及半結(jié)構(gòu)化信息。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要指視頻錄像和圖片記錄，如監(jiān)控視頻錄像、報(bào)警錄像、摘要錄像、車(chē)輛卡口圖片、人臉抓拍圖片、報(bào)警抓拍圖片等；結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)則包括報(bào)警記錄、系統(tǒng)日志記錄、運(yùn)維數(shù)據(jù)記錄、摘要分析結(jié)構(gòu)化描述記錄，以及各種相關(guān)的信息數(shù)據(jù)庫(kù)，如人口信息、地理數(shù)據(jù)信息、車(chē)駕管信息等；半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)則如人臉建模數(shù)據(jù)、指紋記錄等。

這些信息的來(lái)源有幾個(gè)渠道，一個(gè)是安防系統(tǒng)內(nèi)部產(chǎn)生的信息，如各種視頻錄像、抓拍圖片、系統(tǒng)運(yùn)維數(shù)據(jù)、日志記錄、摘要記錄等；另外一些則是通過(guò)外部系統(tǒng)采集或者集成，如人口信息、地理數(shù)據(jù)信息、人臉庫(kù)數(shù)據(jù)、車(chē)駕管數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)作為一個(gè)整體，構(gòu)成了安防系統(tǒng)或者說(shuō)安防領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，并且具有以下特征：最顯著的是安防數(shù)據(jù)體量巨大并不斷快速膨脹，隨著視頻監(jiān)控圖像系統(tǒng)的不斷聯(lián)網(wǎng)和整合，以及視頻分辨率和幀率的不斷提高，實(shí)時(shí)視頻數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)已經(jīng)從TB級(jí)別開(kāi)始躍升到PB級(jí)別；其次，安防數(shù)據(jù)類(lèi)型繁多，如上面提到的視頻、圖片、地理位置信息等等，而且隨著各類(lèi)安防系統(tǒng)以及相關(guān)的信息系統(tǒng)的不斷整合，數(shù)據(jù)類(lèi)型也會(huì)越來(lái)越多；另外，安防數(shù)據(jù)整體蘊(yùn)含的價(jià)值密度低，但是價(jià)值高。以視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)為例，在7×24小時(shí)連續(xù)不間斷監(jiān)控過(guò)程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅1、2分鐘，甚至1、2秒。同時(shí)，這些信息更新頻率特別快，安防數(shù)據(jù)每時(shí)每刻都在大量產(chǎn)生，信息每時(shí)每刻都在更新。

大數(shù)據(jù)視頻監(jiān)控4V特點(diǎn)

在這些數(shù)據(jù)信息當(dāng)中，視頻監(jiān)控的數(shù)據(jù)占的比例不小，分析視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)它們主要呈現(xiàn)出：體積大、類(lèi)型多、速度快、價(jià)值低這四大特點(diǎn)，又被稱(chēng)為是4V：Volume、Variety、Velocity、Value，具體解釋如下：

第一，數(shù)據(jù)體量巨大（Volume）。高清化帶來(lái)單個(gè)監(jiān)控點(diǎn)數(shù)據(jù)量即以指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，例如單個(gè)1080PIPC30天就會(huì)產(chǎn)生2T數(shù)據(jù)；IP化大聯(lián)網(wǎng)后，各平臺(tái)實(shí)現(xiàn)互聯(lián)，平安城市網(wǎng)內(nèi)攝像頭數(shù)量達(dá)數(shù)萬(wàn)數(shù)十萬(wàn)級(jí)別，其數(shù)據(jù)量之巨大可想而知。

第二，數(shù)據(jù)類(lèi)型繁多（Variety）。視頻監(jiān)控領(lǐng)域的視頻編碼格式包括：H.264、MPEG-4、MJPEG等多樣化的編碼方式。而同時(shí)隨著各類(lèi)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的融入到視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)，匯聚了包括各種傳感器、IT、CT系統(tǒng)產(chǎn)生的多樣的數(shù)據(jù)。業(yè)務(wù)系統(tǒng)需要把結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相互關(guān)聯(lián)，統(tǒng)一存儲(chǔ)。

第三，處理速度快（Velocity）。視頻數(shù)據(jù)隨時(shí)間快速增長(zhǎng)，并以持續(xù)順序到達(dá)。在視頻監(jiān)控領(lǐng)域，視頻分析的效率決定價(jià)值，更低的延遲、更準(zhǔn)確的分析是平安城市這類(lèi)客戶的普遍需求。隨著數(shù)據(jù)量的增加，哪怕對(duì)TB級(jí)別的數(shù)據(jù)進(jìn)行視頻內(nèi)容的數(shù)據(jù)分析和檢索，采用串行計(jì)算模式都可能需要花費(fèi)數(shù)小時(shí)的計(jì)算，已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能勝任時(shí)效性的需求。

第四，價(jià)值密度低（Value），效率要求高。在視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)中，價(jià)值密度的高低與數(shù)據(jù)總量的大小成反比。一小時(shí)的視頻監(jiān)控內(nèi)容，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅只有一兩秒。如何通過(guò)強(qiáng)大的機(jī)器算法更迅速地完成數(shù)據(jù)的價(jià)值“提純”是目前大數(shù)據(jù)洶涌背景下亟待解決的難題。

架構(gòu)更加靈活 伸縮彈性更大

對(duì)于大數(shù)據(jù)的視頻監(jiān)控處理，我們根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，基于大數(shù)據(jù)的架構(gòu)，幾種視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)在處理起來(lái)的時(shí)候更加的方便。

第一，架構(gòu)更加靈活，伸縮彈性更大

對(duì)于一些中大型項(xiàng)目，由于起點(diǎn)的差異，缺乏視頻監(jiān)控架構(gòu)的頂層設(shè)計(jì)，后期的擴(kuò)容升級(jí)難免尾大不掉，如在建設(shè)初期就引入面向大數(shù)據(jù)的架構(gòu)，為業(yè)務(wù)擴(kuò)張和管理帶來(lái)好處。

第二，以廉價(jià)通用硬件迎合視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的爆發(fā)性增長(zhǎng)

在面向大數(shù)據(jù)的架構(gòu)中，可根據(jù)視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)的部署需要，設(shè)立多個(gè)HDFS集群組成，采集的流數(shù)據(jù)會(huì)被劃分成段，并分布于數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，這些數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)可以采用廉價(jià)通用型的硬件，由軟件技術(shù)保證其高可靠性，這種方式避免采用傳統(tǒng)高端硬件的模式，大大降低投資成本。

第三，通過(guò)高速并行計(jì)算實(shí)現(xiàn)智能分析和數(shù)據(jù)挖掘

對(duì)于金礦來(lái)講，唯有熠熠發(fā)光的金子才是有價(jià)值，視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)就猶如這樣一座金礦，傳統(tǒng)人工和串行的數(shù)據(jù)篩選方式已在大數(shù)據(jù)時(shí)代不能滿足要求。面向大數(shù)據(jù)的架構(gòu)原理就是將海量數(shù)據(jù)分解為較小的更易訪問(wèn)的批量數(shù)據(jù)，在多臺(tái)服務(wù)器上并行分析處理，從而大大加快視頻數(shù)據(jù)的處理進(jìn)程。

結(jié)合視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)特點(diǎn)，引入Hadoop的架構(gòu)，以頂層設(shè)計(jì)的視角來(lái)構(gòu)建面向大數(shù)據(jù)視頻監(jiān)控架構(gòu)，將對(duì)未來(lái)視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)的規(guī)劃設(shè)計(jì)產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。下面簡(jiǎn)要描述下大數(shù)據(jù)視頻監(jiān)控邏輯架構(gòu)。

數(shù)據(jù)源層，包括實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)指IP攝像頭和傳感器產(chǎn)生的實(shí)時(shí)流媒體數(shù)據(jù)。非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)指從DVR、編碼器、第三方系統(tǒng)導(dǎo)入的媒體數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層，采用了HDFS和HBASE，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)低成本、高可靠的管理。把采集的視頻流保存在HDFS集群內(nèi)，并通過(guò)HBase建立訪問(wèn)的索引。把傳統(tǒng)NVR和專(zhuān)用存儲(chǔ)進(jìn)行重構(gòu)，納入到整體的分布式文件系統(tǒng)中來(lái)。

大數(shù)據(jù)計(jì)算層，實(shí)現(xiàn)智能分析和數(shù)據(jù)挖掘。通過(guò)MapReduce把對(duì)大視頻的分析進(jìn)行分解，充分利用閑置資源，把計(jì)算任務(wù)交由多臺(tái)服務(wù)器進(jìn)行并行計(jì)算分析，另外一方面，根據(jù)智能分析產(chǎn)生的視頻元數(shù)據(jù)，通過(guò)Hive挖掘視頻元數(shù)據(jù)的價(jià)值信息。業(yè)務(wù)及管理層，實(shí)現(xiàn)設(shè)備和業(yè)務(wù)管理。基于Zookeeper組成的服務(wù)器集群，可以保證業(yè)務(wù)系統(tǒng)的無(wú)故障運(yùn)營(yíng)，基于Ganglia實(shí)現(xiàn)對(duì)攝像頭等設(shè)備的監(jiān)管。

基于大數(shù)據(jù)的視頻架構(gòu)，本質(zhì)上是把視頻數(shù)據(jù)作為最有價(jià)值的資產(chǎn)，以數(shù)據(jù)作為核心來(lái)構(gòu)建的技術(shù)架構(gòu)，重點(diǎn)解決了海量的視頻數(shù)據(jù)分散和集中式存儲(chǔ)并存、多級(jí)分布問(wèn)題，極大提升了非結(jié)構(gòu)化視頻數(shù)據(jù)讀寫(xiě)的效率，為視頻監(jiān)控的快速檢索、智能分析提供了端到端的解決方案。

大數(shù)據(jù)視屏監(jiān)控帶來(lái)的價(jià)值

大數(shù)據(jù)視頻架構(gòu)是革命性的技術(shù)，特別在實(shí)時(shí)智能分析和數(shù)據(jù)挖掘方面，讓視頻監(jiān)控從人工抽檢，進(jìn)步到高效事前預(yù)警、事后分析，實(shí)現(xiàn)智能化的信息分析、預(yù)測(cè)，為視頻監(jiān)控領(lǐng)域業(yè)務(wù)帶來(lái)深刻的變革。

視頻監(jiān)控進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)化時(shí)代以后，越來(lái)越多融入IT新興技術(shù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)在視頻監(jiān)控領(lǐng)域的廣闊發(fā)展路徑已經(jīng)顯現(xiàn)，不少?gòu)S家正致力于通過(guò)將大數(shù)據(jù)技術(shù)和視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)的完美融合，打造大數(shù)據(jù)時(shí)代的視頻監(jiān)控解決方案。